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[Séminaire #ecnEHESS] Comment étudier les communautés d’internet ? (Madeleine Pastinelli, 14 nov. 2019, 16h)

Enseignement ouvert aux auditeurs libres. Pour s’inscrire, merci de renseigner le formulaire.

Pour la première séance d’approfondissement ouverte aux auditeurs libres de l’édition 2019/20 de notre séminaire #ecnEHESS Etudier les cultures du numérique, nous aurons le plaisir d’accueillir l’ethnologue et pionnière des études d’internet Madeleine Pastinelli, professeure au Département de sociologie de l’Université Laval à Québec. Une occasion précieuse pour revenir sur les recherches qu’elle mène depuis la fin des années 1990 sur les communautés en ligne et les enjeux du rapport à l’autre dans des espaces numériques.

Le séminaire aura lieu le jeudi 14 novembre 2019, 16h00-19h00, Institut des Systèmes Complexes, salle séminaire 1.1, 113 rue Nationale, 75013, Paris.

N’hésitez pas à faire circuler cette information au sein de vos propres contacts et sur les réseaux.

Enquêter en ligne : stratégies de recherche et sociabilités numériques, des canaux IRC aux communautés Facebook

L’enquête de terrain en contexte numérique pose différentes questions quant aux stratégies de recherche à mettre en oeuvre. Vaut-il mieux mener l’enquête en se centrant sur l’usage d’un dispositif numérique, sur un espace en ligne en particulier et tous ceux qui le fréquentent ou sur l’ensemble des espaces fréquentés par ses répondants dans un même contexte ? En quoi les entretiens individuels menés en ligne se distinguent-ils des entretiens en face à face ? Doit-on privilégier des observations en temps réels des espaces numériques ou une analyse a posteriori des traces d’échanges archivés ? Que peut faire l’ethnologue menant une démarche de type ethnographique des possibilités offertes par ces « big datas » que sont les traces d’activités archivées qu’on trouve dans les forums de discussion, les historiques Facebook des répondants et autres données de ce genre ? En prenant appui sur quelques enquêtes menées ces dernières années sur les usages de Facebook et dans différentes communautés en ligne, cette conférence sera l’occasion de réfléchir autour de ces questions et plus largement des enjeux de l’enquête en contexte numérique. Le séminaire sera en outre l’occasion de discuter de l’intérêt que représente l’analyse des polémiques, dans des contextes d’enquête où le plus grand défi est d’abord la profusion de données desquelles faire sens plutôt que leur rareté.

Dans 60 millions de consommateurs (nov. 2019)

Dans le numéro 553 (novembre 2019) du mensuel 60 millions de consommateurs, j’ai accordé un entretien dans le cadre de l’expérimentation conduite par le magazine sur les assistants vocaux et leurs gestion des données personnelles des utilisateurs.

3 questions à Antonio A. Casilli

Des sous-traitants écoutent certains enregistrements issus des assistants vocaux, cela vous a surpris ?

Dans la communauté scientifique on savait depuis plusieurs années que des personnes -souvent des travailleurs indépendants ou précaires -étaient recrutées pour vérifier la performance des assistants virtuels. Il s’agit d’écouter des extraits ou de valider des retranscriptions.

Les révélations de la presse ont permis au grand public de le découvrir. Elles ont d’abord concerné Alexa d’Amazon en avril dernier. Mais depuis, tous les autres GAFAM y sont passés.

Le nombre d’enregistrements écoutés serait marginal, selon ces sociétés. Vous y croyez ?

On ne peut pas savoir quelle proportion est réellement écoutée. Elles ne le dévoilent pas, cela relève du secret industriel.

L’intelligence artificielle sur laquelle reposerait ces assistants est donc une illusion ?

Le terme cache le fait qu’une partie du travail est fait à la main. Ce travail a été présenté comme un entraînement pour les assistants virtuels. On parle de machine-learning, comme si les machines allaient opérer d’elle-mêmes après une phase d’apprentissage. La réalité économique et technologique est que ces assistants ne peuvent pas se passer d’une part de travail humain. De nouvelles tâches pour lesquelles il faut les entraîner, se présentent en permanence. Par exemple, un assistant d’abord calibré en anglais doit être adapté au marché français. Il faut alors l’entraîner à nouveau, comme le montre votre étude. L’apprentissage ne s’arrête jamais et l’autonomie de ces dispositifs est sans cesse repoussée.